CC BY
86
сов формируется система планирования ресурсного обеспечения диверсифицированного промышленного предприятия. Система планирования позволяет разработать стратегии снабжения для каждой группы материально-технических ресурсов и реализовать принятую на предприятии стратегию развития.
Основные этапы предлагаемой методики следующие:
1-й этап: проведение АВС-анализа;
2-й этап: проведение XYZ-анализа;
3-й этап: проведение EUS-анализа;
4-й этап: совмещение полученных результатов;
5-й этап: прогнозирование потребности в ресурсах с учетом произведенной группировки;
6-й этап: разработка стратегий материально-технического снабжения.
Методики формирования групп АВС и XYZ подробно описаны различными отечественными и зарубежными авторами [1-4].
Для определения границ номенклатурных групп при проведении EUS-анализа применяется аналитический метод [1, 3].
На первом этапе вводим показатель доли наименований товаров, производимых предприятием, содержащих исследуемый вид ресурса, в общей номенклатуре выпускаемых товаров (di). Далее по каждому виду закупаемых материалов выполняем расчет di, осуществляем ранжирование и располагаем все в убывающей последовательности: da>db>...>d¡>dm, затем присваиваются новые индексы: а=1, в=2, ..., m=N, где N - общее количество наименований закупаемых ресурсов. Величины di суммируются нарастающим итогом и представляются в виде графика или в табличной форме.
Количество наименований закупаемых ресурсов N нормируется в интервале 0-1, и вводится аргумент x. Далее подбирается вид аналитической зависимости y=f(x, ap) для аппроксимации интегральной кривой, где ар - коэффициенты, вычисляемые с помощью метода наименьших квадратов. Для определения координат точки, являющейся границей группы S, используется теорема Лагранжа.
На следующем этапе вводится новая система координат, принимающая за начало отсчета абсциссу xS и ординату y(xS).
Таким образом, для проведения основных этапов ABC-, XYZ-, EUS-анализа рекомендуется применение аналитического метода определения границ номенклатурных групп, так как на данный момент эмпирических данных явно недостаточно, чтобы говорить о существовании какой-либо закономерности в распределении ресурсов по номенклатурным группам в зависимости от степени уникальности. Кроме того, аналитический метод расчета позволяет применять предложенную автором классификацию в любой сфере промышленного производства.
Литература
1. Модели и методы теории логистики; [под ред. В.С. Лу-кинского]. СПб: ПИТЕР, 2003.
2. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов; [под общ. и науч. ред. проф. В.И. Сергеева]. М.: ИНФРА-М, 2004.
3. Методические основы управления снабжением запасными частями автотранспортных предприятий / В.С. Лукин-ский [и др.]. Ставрополь: Интеллект-сервис, 1997.
4. Coyle John J., Bardi Edward J., Langlay John Jr. The Management of Business Logistics. A. Supply Chain Perspective, 7-th South-Western device of Thomson Harming, 2003.
5. Маликов О.Б. Деловая логистика. СПб: Политехника,
2003.
УДК 519.688, 66.047-912
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ РАСЧЕТА ПРОЦЕССА НАНЕСЕНИЯ ПОКРЫТИЯ В ПСЕВДООЖИЖЕННОМ СЛОЕ
Ю.В. Маковская; Е.С. Голомидов; М.Г. Гордиенко, к.т.н.; Н.В. Меньшутина, д.т.н.
(Российский химико-технологический университет им.. Д.И. Менделеева, сЪет^сот@тис1г.ги)
В статье представлен программный комплекс для расчета и оптимизации процесса нанесения покрытия в аппаратах псевдоожиженного слоя, позволяющий сократить этап разработки и исследования, оценить параметры проведения процесса и качество получаемого продукта.
Ключевые слова: программный комплекс, оптимизация, математическое моделирование, теплообмен, массо-обмен, псевдоожиженный слой, нанесение покрытия.
Производство новых высокоэффективных материалов, способных изменять свойства в зависимости от условий окружающей среды благодаря
специальным функциональным покрытиям, активно развивается. Технологии нанесения покрытия и инкапсуляции нашли широкое применение в
фармацевтике, медицине и здравоохранении, в сельском хозяйстве, пищевой, агрохимической, лакокрасочной отраслях промышленности, при производстве предметов бытовой химии и взрывчатых веществ. Для проектных задач или оптимизации процесса нанесения покрытий в псевдоожиженном слое был разработан программный комплекс, использование которого позволит сократить количество экспериментальных исследований и оптимизировать время и параметры процесса нанесения покрытия при производстве различных продуктов. Возможности комплекса: • анализ рабочих условий проведения процесса нанесения покрытия для получения продукта с требуемыми свойствами;
• предварительный расчет параметров процесса и качества продукта;
• определение продолжительности процесса для достижения заданной толщины покрытия;
• расчет и минимизация потерь наносимого материала;
• минимизация энергозатрат при проведении процесса;
• анализ и подбор оптимального состава полимерного покрытия.
Представленный в статье программный комплекс дает возможность сократить время подбора условий проведения процесса, а следовательно, потери дорогостоящего материала при экспериментальных исследованиях, а также предсказать качество продукта, получаемого методом нанесения покрытий в аппаратах псевдоожиженного слоя, что имеет большую ценность как для разработки новых технологий, так и для модернизации работающих производств.
Нанесение покрытия в псевдоожиженном слое
Процесс инкапсуляции в псевдоожиженном слое заключается в нанесении оболочки с заданными свойствами на частицы, содержащие активное вещество, и представляет собой сложную процедуру, включающую множество микропроцессов, протекающих взаимосвязанно [1]. В аппарат псевдоожиженного слоя подаются воздух и полимерный раствор, который диспергируется при помощи пневматической форсунки. Образующиеся капли раствора сталкиваются с частицами, находящимися в слое. При успешном столкновении и адгезии происходит растекание
капли по поверхности частицы, что обеспечивает формирование вокруг нее однородной оболочки. В результате циркуляции частиц в слое и столкновения со все новыми каплями покрытие утолщается до заданного значения.
Математическое моделирование процесса
Разработанная математическая модель процесса нанесения покрытия в псевдоожиженном слое описывает тепло- и массообмен между тремя фазами (воздух, частицы и капли диспергируемого раствора для покрытия). Модель состоит из уравнений изменения влагосодержания для частиц, капель и воздуха, уравнений, описывающих изменение температуры каждой из трех фаз, уравнения для изменения количества полимерного покрытия на частице и уравнения изменения количества капель по высоте слоя. При разработке математиче-
Система фильтрации
воздуха
Пневматическая форсунка
Подача раствора для покрытия в слой частиц
L— Отходящий
воздух
Моделируемая область аппарата
^обш/п
! 4 ♦ ' \ ▲
! + + ! . \ А
1! \ А
V,
: + * ! *■
У2
: ♦ ♦ ! Г Ж
V,
Частицы слоя ■ Капли раствора • Ожижающий воздух
I \
Ожижающий воздух
Рис. 1. Схема разбиения аппарата и характер движения трех фаз в псевдоожиженном слое при моделировании процесса нанесения покрытия
ского описания процесса были сделаны следующие допущения:
• капли, получаемые при помощи пневматической форсунки, монодисперсны и имеют сферическую форму; отсутствуют соударения между каплями и их деформация;
• слой характеризуется одинаковой порозно-стью по всему объему;
• движение фаз по высоте слоя одномерное;
• рабочий объем камеры разделен по высоте слоя на п слоев, каждый из которых имеет постоянный объем УаппМ (Уапп - объем аппарата) и постоянное число частиц №; интенсивность перемешивания между слоями описывается эмпирическим коэффициентом г, зависящим от скорости движения газовой фазы, а также от свойств частиц слоя;
• частицы не слипаются друг с другом и не налипают на стенки аппарата.
Разбиение аппарата на слои, а также схема движения трех фаз в псевдоожиженном слое представлены на рисунке 1.
Выбор компьютерного
средства для создания программного комплекса
Программный комплекс написан на объектно-ориентированном языке C# на платформе .NET. Преимуществами данной платформы являются модульность и возможность совмещения программного кода. Это позволяет подключать службы и библиотеки, написанные на других языках, например, на Delphi и Visual Basic .NET.
Программа включает в себя несколько расчетных модулей: модуль аппроксимации физических свойств полимерных составов и сушильного агента в зависимости от температуры, модуль расчета параметров процесса и модуль визуализации рассчитанных параметров, алгоритм взаимодействия которых показан на рисунке 2 [2]. Кроме того, в программе есть БД, где хранятся шаблоны параметров процесса и конфигурации аппарата. Данные хранятся в зашифрованном виде в файле с расширением *.props. Взаимодействие пользователя и системы происходит через интуитивно понятный интерфейс, который отправляет запросы блокам систе-
мы и возвращает пользователю конечный результат. Далее для выбранного полимерного состава и при заданных параметрах проведения процесса рассчитывается тепло- и массообмен в аппарате в ходе процесса нанесения покрытия в псевдоожи-женном слое. Возможности системы позволяют оптимизировать процесс нанесения покрытия для достижения наилучших показателей качества продукта.
Алгоритм работы программного комплекса
После запуска программы из БД выбираются конфигурация аппарата с требуемыми параметрами и необходимый полимерный состав с учетом задач инкапсуляции. Можно изменять и дополнять данные шаблоны, загружать новые в зависимости от конструкции аппарата и свойств веществ, участвующих в процессе. Класс-обработчик считывает все файлы с расширением *.props в папке с данными и предоставляет пользователю возможность выбрать один из них. Выбранный шаблон расшифровывается, при этом создается объект
Рис. 2. Алгоритм взаимодействия расчетных блоков программы
класса констант с заданными свойствами. Для выбранного шаблона рассчитываются величины, не меняющиеся с течением времени, а также начальные и граничные условия. Для этого создается объект класса величин, не меняющихся во время процесса, и записывается в область оперативной памяти. На следующем этапе решается система дифференциальных уравнений для трех взаимодействующих фаз - воздух, капли раствора полимерного покрытия, частицы с активным веществом. С учетом гидродинамики псевдоожиженного слоя и конструкционных особенностей аппарата производится расчет параметров процесса в рабочем объеме камеры. Следует отметить, что в программе имеется возможность рассчитывать параметры до заданного времени процесса, до заданной толщины полимерного покрытия и до заданного конечного влагосодержания частицы. Расчет параметров ведется в двух циклах. Первый цикл бесконечен по времени, условием выхода из него является достижение параметра, заданного пользователем (остаточное влагосодержание, конечная толщина полимерной пленки или время процесса). Второй цикл вложен в первый, в нем рассчитываются параметры процесса по высоте рабочего объема камеры аппарата. Для записи промежуточных результатов создается объект класса результатов, куда по мере расчета итеративно вносятся рассчитанные параметры и который активно использует блок визуализации.
Разработанный программный комплекс позволяет визуализировать результаты расчета параметров процесса. В зависимости от установленных пользователем параметров визуализации на экран выводятся изменения температуры или массы различных фаз по высоте аппарата или по времени процесса.
Исходные и рассчитанные значения всех переменных сохраняются в формате электронной таблицы MS Excel (*.xls), что упрощает ввод начальных данных, позволяет анализировать данные вне программного комплекса, а также передавать их для обработки в другие программные пакеты. В параметрах визуализации можно выбирать график, который следует выводить пользователю (теплообмен или массообмен), а также точки для добавления в график. Например, для ускорения работы программы можно добавлять в него не все рассчитанные точки, а лишь часть из них. Предусмотрена возможность усечения оси диаграммы для наглядности отображения графика. Изображения графиков можно сохранять в файлы как в формате изображения *.jpeg, так и в формате электронных документов *.pdf.
Проверка адекватности программного комплекса
Адекватность программного комплекса подтверждается экспериментами на лабораторной установке для проведения инкапсуляции методом нанесения покрытий в псевдоожиженном слое Hüttlin Mycrolab (Hüttlin GmbH). Процесс заключался в нанесении модельного вещества на частицы плацебо из микрокристаллической целлюлозы, не оказывающей какого-либо негативного воздействия на организм и применяющейся в фармацевтической и пищевой отраслях.
Была проведена серия исследований, включающая 33 эксперимента по нанесению полимерного кишечно-растворимого покрытия на частицы с модельным лекарственным веществом при различных условиях [3]. Для каждого эксперимента при помощи программного комплекса рассчитаны
50
45
-, 40 л
Q.
а. 35
и
30
25
20
0,5
Те
Те
Тем
пе
ра
тура тура
тура
воздух
ка
частиц
пель
1,5 2 2,5
Высота псевдоожиженного слоя, см
3,5
Рис. 3. Пример результата работы программы; расчет распределения температуры по высоте аппарата
0
1
3
4
следующие показатели: конечное влагосодержа-ние продукта, толщина полимерного покрытия на частицах, время проведения процесса, доля потерь наносимого полимерного состава (эффективность процесса). Кроме того, рассчитан коэффициент среднеквадратичного отклонения по показателю «эффективность процесса», который изменяется в диапазоне 0,02^0,10 для всех экспериментов, что подтверждает адекватность математической модели.
Программный комплекс позволяет визуализировать параметры проведения процесса и их изменение во времени или по высоте аппарата. На рисунке 3 представлен пример расчета температуры частиц, капель и воздуха по высоте аппарата на момент т=гкон/2.
Разработка новых проектных решений в процессах нанесения покрытий в настоящее время невозможна без всесторонних испытаний методом проб и ошибок, которые в большинстве случаев
требуют серьезных материальных затрат. Созданный программный комплекс станет весомым инструментом для специалистов-исследователей и технологов. Представленный комплекс позволяет значительно сократить этапы разработки и исследования, оценить параметры проведения процесса и качество получаемого продукта, подобрать полимерный состав для достижения требуемых целей.
Литература
1. Ronsse F., Pieters J.G., Dewettinck K. Numerical Spray Model of the Fluidized Bed Coating Process // Drying Technology. 2007. Vol. 25, pp. 1491-1514.
2. Голомидов Е.С., Маковская Ю.В. Информационный портал по технологии сушки // Успехи в химии и химической технологии: сб. науч. тр. М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2010. Т. XXIV. № 1 (106). С. 55-58.
3. Гордиенко М.Г. [и др.]. Исследование и оптимизация процесса инкапсуляции лекарственного вещества в полимерную оболочку в аппарате псевдоожиженного слоя // Вестн. МИТХТ. 2010. Т. 5. № 1. С. 93-97.
УДК 004.869:621.73.042
МУЛЬТИАГЕНТНЫЙ ГРАФИЧЕСКИЙ РЕДАКТОР
САПР КОВКИ
(Работа выполнена в рамках программы Президиума РАН №14 «Интеллектуальные информационные технологии, математическое моделирование, системный анализ и автоматизация» и гранта инновационных молодежных проектов УрО РАН)
О.Ю. Муйземнек,, к.т.н.; А.В. Коновалов, д.т.н.; П.Ю. Гагарин
(Институт машиноведения УрО РАН, г. Екатеринбург, avk@mach.uran.ru)
Графический редактор деталей и поковок в САПР ковки рассматривается как мультиагентная система. Определены основные агенты и их свойства. Описан ряд задач, решаемых агентами в процессе своей автономной работы. Показано преимущество агентно-ориентированного подхода по сравнению с объектно-ориентированным. Ключевые слова: САПР ковки, графический редактор, мультиагентная система.
Институтом машиноведения Уральского отделения РАН разработана и успешно внедрена на Уральском турбинном заводе (г. Екатеринбург) интеллектуальная САПР технологического процесса ковки ступенчатых валов САПР ВАЛ [1]. Основной графической составляющей данной системы является графический редактор, осуществляющий ввод исходной геометрической информации о детали и отображение спроектированной поковки, а также поддерживающий постоянный диалог с пользователем во избежание принятия им неправильных решений.
Несмотря на наличие на рынке стандартных графических редакторов, таких как AutoCAD и Компас, было принято решение разработать собственный специализированный графический редактор для конкретной предметно-ориентированной области [2]. Это позволило повысить
интеллектуальность редактора при решении графических задач, уменьшить объем программного кода системы и сделать графическое представление информации более дружественным.
Первоначально графический редактор разрабатывался в соответствии с принципами объектно-ориентированного программирования [3], согласно которым определены объекты - классы, их свойства и обработчики событий. Основными объектами редактора являются исходная деталь и поковка в процессе проектирования. Однако дальнейшее развитие графического редактора показало, что для повышения его интеллектуальности необходимо перейти к парадигме агентно-ориен-тированного подхода [4], при котором под агентом понимается единица модели, способная самостоятельно действовать, влиять на окружающую среду и общаться с другими агентами. Поведение
